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最近又看到一名教授對p值寫了以下敘述: 「statistical significance 通常譯成「統計顯著性」,由於significance 也有重要性的意思,所以,也可以譯成「統計重要性」。通常是由p值 (或用希臘字母來表達,臉書打不出來)來決定。它是指:在進行統計檢定 (統計檢驗)時,根據檢驗過程中抽樣的樣本統計後得到的數字,掉到信賴區間之外 (即出錯)的機率。如果p=5%,即是指一百次相同方法(但抽取的樣本不同)統計的 結果,有95次會掉在信賴區間內,有5次會在信賴區間外。所以這裡有很大的不確定性, 第一個是準確值的估計,要先估計一個準確值,但這只是估計,即假設。這個假設 也是用抽樣統計來建立的。第二是信賴區間,一般可能是估計正確值的正負誤差構成的, 如果容忍誤差是3%,那麼它的信賴區間的誤差範圍就有6%,即估計值上下各3%。 最後是顯著性水準本身,一般常用的5%,當然可以更嚴格,但抽樣的樣本就要更大, 也要耗費更多資源去作樣本的調查。 設計5%作為顯著性水準的門檻--或稱「閾值」--是長期經驗的結果, 也是社會科學和生醫科學常用的。它的歷史來源,需要追溯,但我沒有去追溯過。 可是,因為它太常用,導致一種錯覺,以為達到「顯著性水準」如p值小於5%, 就算是「驗證」了假設。如大於5%,就算是否證了假設。例如,如果在藥物療物 檢驗上,一次檢驗的結果,沒有達到小於5%的顯著性水準,就結論說該藥物是無效的, 換言之,把p值當成一種「確定性」的指標,那就在科學推論上犯了很大的錯誤: 完全忽略上段所說的三層不確定性!即使把顯著性水準提高,例如拉到1%, 仍然一樣,上文所談的三層不確定性,依然存在。當然,它的不確定性程度會小很多。」 我承認引文有點長。 但我發現這名教授似乎把alpha值(5%)和p值理解成一個東西, 而再把基於觀測值和alpha值而計算得出的信賴區間再拉進來, 最後說有三種不確定性。 他是不是搞錯了很多東西? ※ 引述《coldeye (知其不可奈何而安之若命)》之銘言: : 看了一篇文章「我們與「顯著」的距離:P值是判斷研究成敗的過時指標嗎?」 : https://www.thenewslens.com/article/117647 : 裡頭有一段話: : p值是這樣的條件機率:Pr(X>=x0∣H0)=p(x0) : 公式裡的H0,代表虛無假設的統計模型(statistical model), : X代表實際資料的隨機變數,x0代表虛無假設統計模型的隨機變數, : 一般來說X與x0分別指實際資料的平均值與統計模型估計的期望值。 : 請問這段話對X和x0的描述正確嗎? --



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1F:推 andrew43: 比上次那篇更看不懂了 XD06/06 08:12
2F:→ bmka: 這寫的什麼鬼...06/06 08:13
3F:→ bmka: 直接回...觀念混淆解釋完全錯誤06/06 08:13
4F:推 imaltar: 看不太懂他在講什麼06/06 09:03
看來不是只有我搞不懂他在寫什麼。XD ※ 編輯: coldeye (84.13.73.147 英國), 06/06/2019 21:48:08
5F:→ yuyuyuai: 把p值跟alpha搞混了?06/07 21:48
除了這個,還搞混了很多XD
6F:推 aikotoba: 這篇真的很母湯 一堆講錯06/08 00:59
※ 編輯: coldeye (31.66.109.142 英國), 06/08/2019 01:06:02 這篇跟上篇一樣,也上了關鍵評論網。 https://www.thenewslens.com/article/120318 ※ 編輯: coldeye (84.13.88.56 英國), 06/08/2019 17:28:23







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